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向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

多元素融合,风格多样 古装探案剧以小而美取胜******

　　近日，井柏然、宋威龙主演的古装探案剧《君子盟》播出，故事大迷案串联小迷案，悬念跌宕起伏，剧情节奏紧凑，整体观感比较新鲜。这两年，融合悬疑、烧脑、神秘元素以及女性成长、少年叙事等内容的古装探案剧，在创作上主打年轻化、小而美的风格特色，满足观众不一样的观剧需求。

　　古风探案

　　古韵味强

　　网剧《君子盟》一开局，井柏然饰演的雍朝礼部侍郎兰珏布下周密的计划，要找回写给南栋国的书信，以防信件被朝堂政敌买走，自己被安上通敌叛国的死罪。在秘密行动中，兰珏利用了在酒楼门口卖面条的张屏制造混乱场面，想趁机夺回装书信的珠子。凑巧的是，宋威龙饰演的进京赶考的张屏是个案痴少年，但有着天才般的推理能力，在混乱的场面中，张屏通过案发现场的人员站位、遗留痕迹、气味等，推理出布局偷东西的人就是楼上的兰珏，破坏了兰珏的行动计划。执着于推理案件的张屏多次找到兰珏试图证明自己推理的正确性，也卷入了兰珏的朝堂纷争和人生秘密中。从此，两个身份悬殊、性格迥异的人亦师亦友，默契配合，携手断案。

　　从悬疑推理剧情来看，《君子盟》由一个大迷案串着多个小迷案，大迷案是兰珏父亲当年被判通敌叛国的真相，一个个小迷案是兰珏秘密寻找真相过程中不断出现的阻碍。小迷案的推理破题都比较精彩。比如，第一次抢书信行动失败后，兰珏布局的第二次偷书信行动就看点十足、迷雾重重，可谓多次反转，一气呵成。这次行动现场突发杀人放火事件，珠子也再次失踪，兰珏通敌叛国的罪行即将在皇太后面前揭晓，紧急关头兰珏再次利用了耿直、认真的张屏高智商破局，他布下计中计，既陷害了自己的死敌，又彻底为自己洗脱了叛国嫌疑。这个过程中，兰珏和张屏双线并立破案，破案过程细腻，反转精彩，兰珏聪明地利用了在场的人，先是让自己陷入被动，然后彻底反击，赢得很漂亮。该剧悬疑推理剧情写得不错，但剪辑和氛围营造直白简单，悬疑质感不足。

　　作为古风探案剧，《君子盟》的破案场景、服化道等还算有特色，视觉效果不俗，剧中红色元素的古典舞风，与破案相结合的古风建筑，神秘幻术镜花水月等，呈现了东方古风悬疑的诡谲和华丽。

　　但这部剧播出十多集，未能大爆，除了与该剧悬疑氛围感的营造不足有关，还与一些不合理的推理细节让人出戏有关，比如所谓的神秘幻术镜花水月其实是催眠术，张屏在关键时刻催眠案件现场的人员，让对方说出凶手是谁，这种写法太偷懒，削弱了观众看剧的快感。大的迷案布局不错，有些细节性的破案过程比较简单。此外，该剧张屏的人设也很容易让观众提不起兴趣，张屏执着、认真，但透着一股愣头青的劲儿，为了破案横冲直撞，这种超脱故事时代背景、超脱规范之外的人物设定，很容易让观众出戏。

　　小众探案剧

　　口碑不俗

　　古装探案剧是国产剧的传统类型，《少年包青天》《神探狄仁杰》《大宋提刑官》等剧是古装探案剧的经典之作。这两年古装探案剧的创作趋势是年轻化、小而美，出现了一批口碑不俗的作品。

　　此前播出的古装探案剧《嫣语赋》《锦衣之下》《大宋少年志》《御赐小仵作》等，都引发过观剧小热潮。《嫣语赋》讲述大小姐秋嫣与冷面腹黑王爷在一桩桩迷案中抽丝剥茧、斗智斗勇，乃至相伴相知的故事。《大宋少年志》口碑很高，古装“谍战”“阴谋”构建重重悬疑，又交织着家国情怀、少年英雄梦，故事很吸睛。小成本古装探案剧《御赐小仵作》是黑马作品，口碑热度双丰收。《御赐小仵作》是甜爽探案剧，一个个的案件揭开谜底，最终破解了一场延续18年的惊天大案，剧情严谨考究，尊重史实的台词、道具也被观众称赞。

　　古装探案剧如果只是探案，可能不会引发多大关注，好的作品会根据观众的需求，加入具有时代特征的主题表达。比如《大宋少年志》《御赐小仵作》的“少年英雄梦”“个人成长”叙事，《嫣语赋》依托古代故事传播女性独立价值观等。

　　目前，古装探案剧的风还在继续吹，待播的古装悬疑剧还有多部，在剧情呈现上，“古装探案+女性”“古装探案+复仇”等多种元素融合。比如，青春热血悬疑剧《大宋少年志2》，古装悬疑剧《繁城之下》《九义人》，古装女性悬疑剧《隐娘》，古装探案剧《风月锦囊》《大理寺少卿游》《大唐狄公案》等，用波谲云诡的古风故事吸引观众目光。(记者 师文静)

　　(来源：齐鲁晚报 2023年02月03日 A09版)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）